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MCP服务器模板

一个用于创建新MCP（模型上下文协议）服务器的Cookie Cutter模板，提供多传输支持、高级日志记录、自动装饰器和基于Web的管理UI。

  • by codingthefuturewithai
  • Python
  • 本地部署
  • 22 星标
  • 更新于
在 GitHub 查看 codingthefuturewithai/mcp-cookie-cutter

使用说明

MCP服务器Cookie切割器模板

用于创建新MCP（模型上下文协议）服务器的cookie切割模板。此模板生成一个功能齐全的MCP服务器，具有多传输支持（stdio和流式HTTP）、高级日志记录、自动装饰器和基于web的管理UI。

特性

  • MCP官方SDK 1.28+：建立在官方 mcp Python SDK（固定 <2.0)
  • 多运输支持：在单个实现中实现stdio和流式HTTP，并为无服务器部署提供可选的无状态/JSON响应模式
  • 所有三个MCP图元：工具、资源（静态+模板）和提示
  • 结构化输出：类型化Pydantic工具返回自动生成的输出模式
  • 工具元数据：人类可读的标题和行为注释（只读、破坏性、幂等、开放世界提示）
  • 自动装饰机：异常处理、日志记录、类型转换和并行化
  • 统一日志记录系统：基于SQLite的日志记录，带有相关ID和可扩展目标
  • Web管理UI：基于Streamlit的配置、日志和文档界面
  • 示例工具：具有最佳实践的现成示例工具（包括启发、进度和通知演示）
  • 完全兼容MCP检查器：易于测试和调试
  • 适当的绝对进口：整个包装结构清洁
  • DevFlow集成：内置JIRA工作流命令（计划工作、实施、安全审查、完成）
  • 综合文档：README、开发指南和设置提示模板

先决条件

  1. Python 3.11或更高版本

    python --version  # Should be 3.11 or higher

  2. uv（快速Python包安装程序）

    # Install uv if you don't have it
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

  3. 饼干模子

    uv pip install cookiecutter

创建新的MCP服务器

您可以直接从GitHub或此模板的本地副本创建新的MCP服务器。

选项1：直接从GitHub

cookiecutter gh:codingthefuturewithai/mcp-cookie-cutter

选项2：从本地副本

  1. 克隆此模板：

    git clone https://github.com/codingthefuturewithai/mcp-cookie-cutter

  2. 使用本地模板创建项目：

    cookiecutter path/to/mcp-cookie-cutter

模板配置

您将被要求：

  • project_name：人类可读的名称（例如“我的MCP服务器”）
  • __project_slug：Python包名（由project_name自动生成，例如“my_mcp_server”）
  • description：项目简介
  • author_name：你的名字
  • email：您的电子邮件地址
  • server_port：流式HTTP传输端口（默认值：3001）

生成的项目结构

my_mcp_server/              # Your project directory
├── .claude/                # Claude Code integration
│   ├── agents/            # Security scanner agent
│   └── commands/          # DevFlow workflow commands
│       └── devflow/       # JIRA-integrated development workflow
├── my_mcp_server/          # Python package directory
│   ├── __init__.py
│   ├── __main__.py
│   ├── client/             # Client implementations
│   │   ├── __init__.py
│   │   └── app.py         # Test client for development
│   ├── server/            # Server implementation
│   │   ├── __init__.py
│   │   └── app.py        # Multi-transport MCP server (stdio, streamable HTTP)
│   ├── tools/             # Tool implementations
│   │   ├── __init__.py
│   │   └── example_tools.py  # Example tools with decorators
│   ├── decorators/        # Automatic tool decorators
│   │   ├── exception_handler.py
│   │   ├── tool_logger.py
│   │   ├── type_converter.py
│   │   └── parallelize.py
│   ├── log_system/        # Unified logging system
│   │   ├── correlation.py     # Correlation ID tracking
│   │   ├── unified_logger.py  # Main logging interface
│   │   └── destinations/      # Log destinations (SQLite, etc.)
│   ├── ui/                # Streamlit management UI
│   │   ├── app.py
│   │   ├── lib/          # UI components and utilities
│   │   └── pages/        # UI pages (Home, Config, Logs, Docs)
│   ├── config.py          # Server configuration
│   └── logging_config.py  # Logging setup
├── tests/                 # Test suite
│   ├── unit/             # Unit tests
│   └── integration/      # Integration tests
├── pyproject.toml         # Project configuration and dependencies
├── README.md             # Project documentation template
├── DEVELOPMENT.md        # Development guide
├── DEVELOPER_GUIDE.md    # Developer reference
└── SETUP_PROMPT.md       # AI-assisted setup guide

后续步骤

项目生成后：

  1. 查看文档模板

    • 定制 README.md 为您的项目
    • 回顾 DEVELOPMENT.md 用于开发工作流程
    • 检查 DEVELOPER_GUIDE.md 建筑细节
    • 使用 SETUP_PROMPT.md 用于人工智能辅助设置

  2. 设置开发环境

    • 安装依赖项： uv pip install -e .
    • 运行测试： pytest
    • 启动服务器： python -m your_project_name --transport stdio

  3. 探索交通工具

    • 工作室: python -m your_project_name --transport stdio
    • 可流式传输的HTTP: python -m your_project_name --transport streamable-http --port 3001

  4. 使用MCP检查员进行测试

    • 安装： npm install -g @modelcontextprotocol/inspector
    • 运行： mcp dev your_project_name/server/app.py

  5. 访问管理UI

    • 启动UI： streamlit run your_project_name/ui/app.py
    • 查看日志、配置服务器、浏览文档

  6. 添加您自己的工具

    • 添加功能 tools/example_tools.py
    • 装饰器是自动应用的
    • 注册于 example_tools 或 parallel_example_tools 清单

  7. 使用DevFlow工作流 （可选）

    • 连接到JIRA
    • 使用 /devflow:plan-work ISSUE-KEY 计划
    • 使用 /devflow:implement ISSUE-KEY 实施
    • 使用 /devflow:security-review ISSUE-KEY 扫描
    • 使用 /devflow:complete ISSUE-KEY 创建PR

许可证

此模板在MIT许可证下获得许可-有关详细信息，请参阅许可证文件。

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